Кафедра математики, логики и интеллектуальных систем в гуманитарной сфере

Отделение набирает студентов для обучения в магистратуре по магистерской программе:
45.04.04 Когнитивное и программное обеспечение интеллектуальных роботов и программирование интеллектуальных систем.

На кафедре математики, логики и интеллектуальных систем в гуманитарной сфере (МЛиИС) работает 8 человек (в том числе 4 доктора и 4 кандидата физико-математических наук).

Заведует кафедрой МЛиИС с 2003 г. доктор физико-математических наук, профессор Евгений Михайлович Бениаминов.

Кафедра создана в РГГУ в 1992 г. усилиями д.т.н. Делира Гасемовича Лахути, ставшего первым заведующим кафедры, и усилиями зав. отделением интеллектуальных систем д.т.н., проф. Виктора Константиновича Финна.

В настоящее время преподаватели кафедры ведут занятия со студентами Института лингвистики, Института психологии, факультета социологии по математическим дисциплинам и информатике.

Преподаватели кафедры руководят курсовыми и дипломными работами по разработке элементов интеллектуальных систем. Курсовые работы по направлению "Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере" студенты выполняют на 2-ом курсе (по объектно-ориентированному и логическому программированию), на 3-ем курсе (по разработке программных систем).

Приоритетными направлениями научной работы кафедры являются:

· Компьютерная лингвистика

· Машинное обучение

· Разработка средств представления знаний

· Проектирование интеллектуальных и информационных систем

· Алгебраические методы в теории баз данных и представлении знаний

На кафедре ведется активная методическая и организационная работа. Одно из основных направлений связано с разработкой новых учебных пособий по математическим дисциплинам.
Кафедра организует конференции по теории баз данных и машинному обучению.

При кафедре действуют несколько постоянных рабочих семинаров:
Научно-методический семинар по ДСМ-методу, логике, анализу данных и интеллектуальным системам (рук. В.К. Финн);
Семинар по теории и методологии проектирования интеллектуальных систем (рук. Е.М. Бениаминов)

занятия проходят по средам, ул. Вавилова 42

• 4 курс, 7 семестр
  • 10:30-12:00, 355, Методы глубокого обучения, экзамен (Кропотов)
  • 12:10-13:40, 355, Методы глубокого обучения, зачет (Кропотов, семинаристы)
  • 14:30-16:00, 355, Математические методы прогнозирования , экзамен (Адуенко, Стрижов)
  • 16:10-17:40, 355, Математические методы анализа текстов , дифф. зачет (Воронцов)
• 5 курс, 9 семестр
  • 12:10-13:40, 157, Анализ и распознавание изображений, экзамен (Местецкий)
  • 16:30-18:00, 157, Основы алгебраического подхода к распознаванию образов, зачет (Рудаков)
• 6 курс, 11 семестр
  • МФТИ, Обработка естественного языка, дифф. зач. (Бурцев)
  • 10:30-12:00, 157, Выбор моделей машинного обучения, экзамен (Исаченко, Бахтеев, Стрижов)
  • 16:10-17:40, 355, Математические методы анализа текстов (Воронцов)
  • 17:50-19:30, 355, Тематические моделирование, дифф. зач. (Воронцов)

занятия проходят по вторникам для 4 курса в ауд. 113 (ул. Вавилова 40), для 5 курса в ауд. 370 (ул. Вавилова 42)

• 4 курс, 7 семестр
  • 11:00-13:10, 40/113, , экзамен (Гнеушев)
  • 13:20-15:30, 40/113, Технологии организации данных , экзамен (Дулин)
  • 15:40-17:50, 40/113, Системы и средства представления знаний , экзамен (Хорошевский)
• 5 курс, 9 семестр
  • 11:00-12:25, 42/370, Технология активных баз знаний , экзамен (Дулин)
  • 12:35-14:00, 42/370, Математические модели и методы принятия решений , дифф. зач.(Мохонько)
  • 14:10-15:35, 42/370, Математические модели и методы управления сложных систем , дифф. зач. (Цурков)
  • 15:45-17:10, 42/370, Декомпозиция в оптимизации систем , экзамен (Цурков)

Общее расписание, осень 2019

• Зачетная неделя 16-22 декабря
• Отчет по НИР 18 декабря в 18:00 (подготовка к отчету с 3 декабря)
• Расписание ФУПМ
  • Поток 1: Пятница 13.55–15.20, 18.35–20.00 239 нк (Воронцов К.В., Стрижов В.В.)
  • Поток 2: Понедельник 17.05–18.30, 18.35–20.00 115 кпм (Нейчев Р.Г.)

Предварительное Расписание занятий кафедры, весна 2020

Специализация «Интеллектуальный анализ данных»

занятия проходят по средам для 4 и 5 курса, по четвергам для 3 курса, ул. Вавилова 42

• 3 курс, 6 семестр (3 курс зафиксирован)
  • 10:30-12:00, 355, Введение в машинное обучение, дифф. зач. (Стрижов)
  • 12:10-13:40, 355, Практикум по программированию на языке Питон, зачет (Апишев)
  • 14:30-16:00, 355, Практикум по машинному обучению, дифф. зач. (Стрижов)
  • 16:10-17:40, 355, Научный семинар по специальности, дифф. зач. (руководители НИР)
• 4 курс, 8 семестр
  • 10:30-12:00, 355, Математические методы прогнозирования, дифф. зач. (Стрижов)
  • 12:10-13:40, 355, Анализ и распознавание изображений, дифф. зач. (Местецкий)
  • 14:30-16:00, 355, Прикладной комбинаторный анализ, экзамен (Сметанин)
  • 16:10-17:40, 355, Анализ сетей и текстов, дифф. зач. (Майсурадзе)
• 5 курс, 10 семестр
  • 10:30-12:00, 157, Программная инженерия, семинар (Хританков)
  • 12:10-13:40, 157, Биоинформатика, экзамен (Торшин)
  • 14:30-16:00, 157, Обработка сигналов, экзамен (Моттль)
  • 16:10-17:40, 157, Основы алгебраического подхода к распознаванию образов, экзамен (Рудаков)

Специализация «Проектирование и организация систем»

занятия проходят по вторникам для 4 и 5 курса, по четвергам для 3 курса, в ауд. 113 (ул. Вавилова 40) и в ауд. 370 (ул. Вавилова 42)

• 3 курс, 6 семестр
  • 11:00-13:15, 40/113, Модели и методы искусственного интеллекта , дифф. зач. (Матвеев)
  • 14:00-16:15, 40/113, Основы искусственного интеллекта и систем ИИ , дифф. зач. (Хорошевский)
• 4 курс, 8 семестр
  • 10:00-11:25, 40/113, Технологии организации данных , экзамен (Дулин)
  • 11:35-13:00, 42/370, Обработка изображений в системах ИИ , дифф. зач. (Гнеушев)
• 5 курс, 10 семестр
  • 11:35-13:00, 40/113,

Зав. кафедрой: член-корреспондент РАН, профессор Рудаков Константин Владимирович

Зам. зав. кафедрой: д. ф.-м. н. Воронцов Константин Вячеславович

В 2003 году на одной из старейших базовых кафедр ФУПМ «Управления и вычислительных систем» (ВЦ РАН) была образована новая специализация - «Интеллектуальный анализ данных». Годом позже кафедра разделилась на две: «Математическое моделирование сложных процессов и систем» (зав. чл.-корр. РАН Ю. Н. Павловский ) и «Интеллектуальные системы» (зав. чл.-корр. РАН К. В. Рудаков ). Сейчас на кафедре ведется обучение по двум специализациям: «Интеллектуальный анализ данных» (зав. специализацией чл.-корр. РАН К. В. Рудаков ) и « Проекти рование и организация систем» (зав. специализацией д.т.н., профессор А. И. Эрлих ).

Специализация «Интеллектуальный анализ данных»

Интеллектуальный анализ данных является одним из наиболее актуальных и востребованных направлений прикладной математики. Современные процессы бизнеса и производства порождают огромные массивы данных. Как извлечь максимум полезных знаний из разнородных, неполных, неточных данных? Как сделать это эффективно, если объём данных измеряется гига- или даже терабайтами? Как построить алгоритмы, использующие максимум имеющейся информации для автоматического принятия решений? Эти и многие другие задачи изучаются на специализации «Интеллектуальный анализ данных».

Специализация была образована учениками академика РАН Ю.И. Журавлева. Им и его научной школой создан уникальный математический аппарат, опирающийся на классические методы общей алгебры, дискретного и функционального анализа, математической статистики. Глубокое изучение этих дисциплин составляет основу подготовки выпускаемых специалистов. В рамках специализации ведётся обучение студентов методам постановки и решения реальных прикладных задач. Студенты участвуют как в научных исследованиях, так и в прикладных разработках.

В область научных интересов кафедры входят: распознавание образов и прогнозирование; поиск закономерностей в данных (data mining); комбинаторные и алгебраические методы синтеза и анализа алгоритмов; прикладные системы распознавания и прогнозирования; имитационное моделирование.

Прикладные разработки ведутся по следующим направлениям: прогнозирование в экономических системах; автоматизация маркетинговых исследований и анализ клиентских сред для производственных, торговых, телекоммуникационных и Интернет-компаний; автоматизация принятия кредитных решений и оценка кредитных рисков; мониторинг финансовых рынков; автоматические торговые системы.

Среди преподавателей специализации 5 кандидатов и 6 докторов наук, в том числе основатель научной школы академик РАН Ю. И. Журавлев и чл.-корр. РАН К. В. Рудаков . На специализации читаются следующие курсы: алгебраические системы, математические методы классификации, регрессии и прогнозирования, дискретный анализ, алгебраический подход к синтезу корректных алгоритмов, обработка и распознавание изображений и сигналов, прикладной комбинаторный анализ. В каждом семестре помимо теоретических курсов проводится практикум, предполагающий самостоятельное выполнение и сдачу задания в конце каждого семестра.

Ежегодно после окончания кафедры 3–5 человек могут поступить в аспирантуру ВЦ РАН или МФТИ. Студентами и сотрудниками кафедры публикуется около 50 работ ежегодно. В 2005 году на кафедре было защищено 2 кандидатские диссертации, в 2006 планируется к защите 2 кандидатские и 1 докторская диссертация. Студенты и аспиранты кафедры регулярно участвуют в работе научных конференций ММРО (Математические Методы Распознавания Образов, Москва) и ИОИ (Интеллектуализация Обработки Информации, Алушта), в организации которых сотрудники кафедры принимают самое непосредственное участие.

Специализация тесно связана с отделом Вычислительных методов прогнозирования ВЦ РАН и компанией «Форексис» (http://www.forecsys.ru). Это молодая, сплоченная команда профессионалов, объединённая идеей внедрения интеллектуального анализа данных в самых разных сферах человеческой деятельности. Партнёрами и клиентами «Форексис» являются: КБ «Петрокоммерц», ТД «Перекрёсток», ММВБ, РАО ЕЭС, SAS Institute, МТС, АП «Домодедово», и др. Благодаря этому у студентов есть реальная возможность получать серьёзную зарплату за участие в прикладных проектах.

Специализация «Интеллектуальный анализ данных» предоставляет увлекательную возможность заниматься самыми разными предметными областями, применяя к ним одну и ту же фундаментальную математику.

Дополнительную информацию о специализации можно найти в интернете по адресу http://www.ccas.ru/frc/departmipt.html.

Спе циализа ция «Проектирование и организация систем»

Первоначально специализация была одним из направлений кафедры управления и вычислительных систем при ВЦ РАН. Специализацию возглавляет д.ф.-м.н., профессор Эрлих Александр Игоревич . На кафедре выделяются направления: оптимизация сложных систем; искусственный интеллект; методы автоматизации управления и проектирования.

Исследования и разработки, выполняемые в рамках данной специализации, в первую очередь направлены на решение задач массового использования современных компьютеров в системах управления различных уровней и назначения, в научных исследованиях, в проектировании и конструировании новой техники.

Одной из научно-технических основ новых информационных технологий (в технических и гуманитарных областях человеческой деятельности) являются идеи и методы искусственного интеллекта. Раньше слишком антропоморфное название этой дисциплины, оформившейся в самостоятельное научное направление в середине семидесятых годов, нередко приводило к неверному представлению о характере исследований и разработок в этой области. Тем не менее, сначала в США и Японии, потом в Европе, а со второй половины восьмидесятых годов и в нашей стране искусственный интеллект как основа новых информационных технологий прочно занял передовые позиции в теоретической и прикладной информатике. Представление знаний в компьютерных системах, методы использования этих знаний для самостоятельного решения разнообразных задач, компьютерное обучение, общение с ЭВМ на естественном языке - вот примеры нескольких разделов искусственного интеллекта.

Благодаря широким международным научным связям всегда доступна новейшая информация о развитии исследований в области искусственного интеллекта за рубежом. Подготовка студентов ориентирована на их дальнейшую работу по развитию новых методов и средств создания сложных интеллектуальных систем различного прикладного назначения.